社会责任视角下的企业综合绩效评价

蔡阳

摘要：科学、系统的企业综合绩效评价体系能够有效地监督和指挥企业的战略发展方向。本文以化工行业上市公司为研究对象，分别从财务绩效、生态绩效和社会贡献绩效这三个维度选取指标，运用熵权法对指标权重赋值，建立企业综合绩效评价体系。最后，利用灰色关联分析法计算出各个指标的灰色关联度和企业综合灰色关联度，并对其进行了分析评价。

关键词：综合绩效;企业社会责任;化工行业

中图分类号：F270文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）01-0004-04

一、 引言

化学工业在我国的国民经济中占有重要地位，是国家的基础产业和支柱产业。化学工业的发展速度和规模对社会经济的各个部门有着直接影响。化学工业门类繁多、工艺复杂，化工产品的加工、贮存、使用、废弃物处理等各个环节都有可能产生大量有毒物质导致生态环境受到破坏，危及人类健康。如果不将生态环境、社会贡献等因素引入化工企业的综合绩效评价体系之中，对企业生产环境进行科学管理，引导企业走可持续发展道路，不仅不利于企业的长远发展，还可能对人类的生存环境造成巨大的危害。因此，将生态绩效和社会贡献绩效作为两个与财务绩效并列的维度，纳入化工行业企业绩效评价的内容之中，构建科学的综合绩效评价体系刻不容缓。

二、 企业绩效评价体系的发展历程

1911年，美国标准成本制度的建立标志着西方企业绩效评价体系的初步形成。这一阶段，企业以成本为标准对企业的经营绩效进行评价，由事后的被动反映转变为积极的事前预算和事中控制，有效实现了成本的控制。随着资本主义市场经济的进一步发展，企业规模和资金需求量逐渐扩大，所有权与经营权分离，债权人和投资者成了企业绩效评价的主要需求者。需求主体从内部向外部的转移要求企业绩效评价突破最初以成本控制为目标的评价体系，为外部利益相关者提供所需的信息。这种以利润为导向，通过财务指标客观反映企业经营成果、财务状况，并帮助利益相关者了解企业受托责任履行情况并作出相关决策的财务绩效评价体系成了这一阶段的主流。具有代表性的有杜邦分析法、沃尔评分法等評价体系。到了20世纪80年代，企业与政府、环境、客户等资金利益相关者以外的利益相关者之间的关系更加密切，外部环境日益复杂，客户需求更加多样化。经济的繁荣和发展也同时带来了环境污染、生态失衡等问题。社会对企业的关注点逐渐从传统的资本增值向企业与其他利益相关者以及社会、环境的和谐共存，协调发展转变。尤其是利益相关者理论和企业社会责任概念的提出更是修改了过去以股东利益为导向的企业管理目标。社会责任的概念指出，企业不仅要为企业的生存和发展而获取利润，对股东利益负责，还要为社会创造物质财富，对本公司的职工、消费者、供应商、政府和依靠周围生态环境而生活的居民等相关人员的利益负责。除了经济责任，企业还应承担法律责任、慈善责任和伦理责任。企业管理目标的改变导致传统的财务绩效评价模式已经无法满足时代的需求。于是，学者们逐渐开始探索对传统的财务绩效评价体系进行改进，从业绩金字塔、平衡记分卡到绩效三棱镜，这些研究成果将非财务指标纳入指标体系之中形成了新的企业综合绩效评价体系。Elkington（1998）提出了以生态绩效、经济绩效、社会绩效为基础的三重盈余绩效评价。Clarkson（1995）提出加入企业、员工、股东、顾客、消费者、公众利益相关者建立社会绩效评价的RDAP模式。KLD指数从环境、社区、雇佣关系、机会平等、消费者五个方面对企业的社会责任绩效进行跨期连续评价，得到了较为普遍的认同。我国的绩效评价也分别经历了计划经济时期以产量、产值为中心的评价阶段，《企业财务通则》的8项指标体系评价阶段，《企业经济效益评价指标体系》的10项指标体系评价阶段以及国有资本金绩效评价阶段，逐步形成了财务与非财务指标相结合的绩效评价体系。王爱华，綦好东（2000）从环境、经济、社会效益方面构建了可持续评价体系。刘亚莉（2003）增加引入风险绩效建立了综合绩效评价体系。李健，邱立成，安小会（2004）从循环经济的角度构建企业绩效评价体系。温素彬，薛恒新（2005）从经济、生态、社会三方面建立了绩效评价体系。

回顾国内外的发展历程，企业绩效评价从最初为内部管理者服务的成本控制体系到为财务相关者服务的利润导向体系，再到考虑其他利益相关者的综合绩效评价体系，其发展趋势就是逐步从单一目标主体向多重主体的和谐共存、持续发展转化，引入非财务绩效指标，构建经济、社会、生态协调、均衡发展的综合绩效评价体系。

三、 基于熵权-灰色关联度模型的化工行业综合绩效评价

1982年，邓聚龙教授提出了灰色关联分析方法。它是一种多元统计分析方法，其基本思想是根据序列曲线的相似程度来确定关系的贴近度。如果曲线越靠近，说明它们最后的关联度就越大，反之亦然。因为灰色关联度分析法的方法对数据和变量的相关性没有特殊的规定，并且计算结果的客观性较强。所以本文选用熵权与灰色关联度相结合的分析法对化工行业上市公司进行综合绩效的分析与评价。

（一）样本选择与数据来源

本文以沪深两市A股市场化工行业上市公司为研究对象，选取上市公司中披露了环保经费投入的企业，删除数据资料不齐全的企业，最终选定了38家化工行业上市公司。

本文数据来源于化工行业上市公司2017年年报、证券交易所的公开数据以及新浪财经公布的数据及资料。

（二）指标选取

本文在现有学者对综合绩效评价指标体系研究的基础上，结合化工行业上市公司的实际情况，借鉴Elkington三重绩效评价体系的框架，设计综合绩效评价指标体系。因为化工行业对生态环境的影响非常大，所以本文将生态环境作为一个基本维度纳入指标体系，并且选取环保投入率和环保经费增长率作为生态绩效衡量的指标。财务绩效是绩效评价的传统绩效指标，本文分别从盈利能力、偿债能力、增长能力、营运能力四方面选取体现企业日常经营活动财务状况和财务成果的基本能力指标。社会贡献主要评价企业对资金利益相关者之外的其他利益相关者的贡献，本文分别从员工薪酬、政府税收和社会捐赠三方面选取了评价指标。具体评价指标体系见表1。

（三）权重的确定

确定权重的方法大致可分为主观赋权法和客观赋权法两种，本文运用客观赋权法中的熵权法来确定权重。熵权法根据每个评价指标的数值变异程度所反映的信息量来确定权数。指标值的变异程度越大，包含的信息量就越大，在绩效评价分析中所起的作用就越大;相反，指标值的变异程度越小，信息量越小，在绩效评价中起的作用就越小。

1. 无量纲化处理

假设有m个被评价对象，n个评价指标，第i个被评价对象的第j个指标值记为xij（i=1，2，…，m;j=1，2，…，m），则原始数据就形成一个m×n的原始矩阵A=（xij）m×n，矩阵A的第i行第j列指标的向量就表示为xij，矩阵如下：

A=x11x12…x1n

x21x22…x2n

xm1xm2…xmnm×n公式（1）

由于不同性质指标的表征属性不同，因此熵权法在指标赋值前必须将不同趋势的指标转换成同趋势化指标，对指标数据进行无量纲化处理，具体做法如下：

首先，对适度指标进行同向化。本文所選指标中上市公司的流动比率和资产负债率属于适度指标。本文选取行业平均值作为适度值。

其次，对所有正向化指标进行无量纲化，令：

yij=xij-xmin（j）xmax（j）-xmin（j）公式（2）

yij是无量纲化后的数据，无量纲化后的指标值被压缩在一定区间内，矩阵如公式（3）。

y=y11y12…y1n

y21y22…y2n

ym1ym2…ymnm×n公式（3）

2. 变换指标数据的比重

将经过无量纲化处理的各个指标代入下面公式（4），实现各指标数据的比重变换。

pij=yij∑mi=1yij（i=1，2，…，m;j=1，2，…，n）公式（4）

3. 根据公式（5）计算各指标熵值

ej=-k∑mi=1pijlnpij公式（5）

其中ej表示各指标熵值，k=1lnm。如果某个指标的熵值ej越小，其指标的变异程度就越大，包含的信息量就越多，在综合评价中该指标起的作用就越大，反之亦然。

4. 代入公式（6）计算指标差异系数hj

hj=1-ej，（j=1，2，…，n）公式（6）

对于给定的j，如果yij的差异性越小，则ej越大，hj越小，表示第j个指标在综合评价中起的作用越小;如果yij的差异性越大，则ej越小，hj越大，表示第j个指标在综合评价中起的作用越大。对hj作归一化处理，计算得出各个指标的权数wj，∑nj=1wj=1。公式如下：

wj=hj∑nj=1hj（j=1，2，…，n）公式（7）

根据计算结果，化工行业各指标值的熵权具体见表2。

（四）实证分析过程

在熵权法确定指标的权重后，本文运用灰色关联度法评价化工行业上市公司的综合绩效。

1. 比较数列与参考序列的确定

设本文选取的研究样本有i个，评价指标有j个。比较数列是由各评价对象的每一个指标取值组成的。比较序列一般表示为：

Xij=（Xi1，Xi2，Xi3，…，Xij）（i=1，2，3，…，38）公式（8）

参考数列是从所选指标的各个数值中选取最优值组成的一个理想序列。参考数列一般表示为：

Xoj=（Xo1，Xo2，Xo3，…，Xoj）（j=1，2，3，…，11）公式（9）

指标正向化处理后选出每个指标的最大值，最终的参考序列如下：

Xoj=（29.64，23.31，36.62，22.23，25.62，1.08，1.15，304.21，11.81，2.57，8.73）

2. 计算序列差

每一个评价单位与最优参考序列之间的绝对差，我们称之为序列差，序列差通常表示为：

Δij=|Xij-Xoj|（i=1，2，3，…，38;j=1，2，3，…，11）公式（10）

根据公式（10）对无量纲化后的数据进行序列差计算。

3. 求序列差最大值和最小值

序列差的最大值用M表示，最小值用m表示。

M=maxΔij;m=minΔij

4. 计算每个指标的灰色关联系数

灰色关联系数是根据序列差以及分辨系数进行求解，它的值越大就表示两个指标数列所对应的指标之间关联程度就越大。计算公式如下：

ζij=Δmin+ρΔmaxΔij+ρΔmax公式（11）

其中ρ为分辨系数，且ρ∈[0，1]，一般情况下，ρ=0.5。运用公式（11）计算得出样本公司的灰色关联系数，具体见表3和表4。

5. 计算灰色关联度并排序

灰色关联度就是把相应的关联系数组合起来，通过特定的方法求得的值。它的值越大，表示企业的综合绩效越好。

ri=∑nj=1ζijWj（i=1，2，3，…，38;j=1，2，3，…，11）公式（12）

根据公式（12）计算38家化工行业上市公司的财务绩效、生态绩效以及社会贡献绩效的灰色关联度，然后根据灰色关联度的大小排序，结果见表5。

四、 基于灰色关联度的结果分析

本文选取了38家化工行业上市公司进行企业综合绩效评价。从综合评价结果来看，这38家企业综合灰色关联度处于0.3522—0.5606之间，灰色关联度的平均值为0.4104，其中有12家企业在平均值以上，仅占样本总量的31.6%，说明化工行业上市公司整体综合绩效评价不佳。综合灰色关联度排名前三的分别是：史丹利、滨化股份和亚邦股份。这三家企业的综合灰色关联度均在0.50以上，其中排名第一的史丹利综合灰色关联度为0.5606。排名后四位的企业分别是鲁西化工、龙星化工、东材科技和富邦股份，综合灰色关联度均低于0.37，其中排名最后的富邦股份仅为0.3522。第一名史丹利的综合灰色关联度比最后一名富邦股份高出近1.6倍，说明行业中不同企业之间综合绩效表现参差不齐，差异较大。

从排名前三的三家公司来看，2017年史丹利虽然受粮食价格下降、原料价格波动等很多因素影响，导致公司营业收入和净利润分别较上年同比下降15.53%、54.00%，但是，由于公司较好地控制了管理费用和销售费用，同时在环保和社会贡献方面投入较多，因此从38家上市公司中脱颖而出，排名第一。滨化股份紧紧围绕“立足主业抓提升，多元经营促发展”的方针，及时调整产品价格，积极组织有效生产，实现了营业收入和净利润双增长。与上年同期相比，营业收入增长32.96%;净利润增长130.14%，在财务绩效方面表现亮眼。在环保方面，尽管企業本身也加大了对环保安全的监管力度，但与亚邦股份、史丹利相比仍存在一定差距，因此屈居第二。排名第三的亚邦股份尽管在经营业绩方面表现平平，但公司高度重视环保，大力推进环保项目，在废酸综合利用、废气粉尘治理、废水治理等方面进行了技术攻关，突破了关键中间体的废水治理技术。同时，公司建立先进的生态指标检测实验室，加强产品生态环保指标的检测技术攻关，巩固了企业在业内的核心竞争力，市场地位不断巩固。

反观排名靠后的龙星化工、东材科技和富邦股份。这三家企业无一不是在生态环保和社会贡献方面排名靠后的企业。单从这三家企业的财务绩效来看，除了龙星化工，其他两家企业的财务绩效也不尽如人意。这说明企业的财务绩效与生态环保绩效和社会贡献绩效之间存在一定的相关性。企业如果没有良好的财务绩效为基础，很难考虑到其他利益相关者的利益，并在生态环保和社会贡献方面投入更多的人力和物力。但是，如果仅仅以财务绩效作为评价的标准，必然会对企业的长远发展和战略布局形成错误的导向，导致企业在自身的发展过程中只追求资本的增值，不断地向社会和自然索取资源而不付出，造成环境的污染、资源的匮乏和生态的失衡。因此，只有以企业、社会、生态的协调共存、可持续发展为目标，将非财务指标纳入指标体系，建立科学、系统的综合绩效评价体系，才能有效监督和指导企业的长远发展，实现经济与环境、社会的和谐发展。

参考文献：

[1]Elkington J. Partnerships from Cannibals with Forks： The Triple Bottom Line of 21st-century business[J]Environmental Quality Management，1998（1）：37-51.

[2]Clarkson M B E. A Stakeholder Framework for Analyzing and Evaluating Corporate Social Performance[J]. Academy of Management Review，1995（1）：92-117.

[3]王爱华，綦好东.企业可持续发展指标体系研究[J].生态经济，2000（1）：17-20.

[4]刘亚莉.自然垄断企业利益相关者导向的综合绩效评价研究[J].管理评论，2003，15（12）：31-36.

[5]李健，邱立成，安小会.面向循环经济的企业绩效评价指标体系研究[J].生态经济，2004，14（4）：121-125.

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